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#1 Re : Entraide (supérieur) » Modélisation » 21-04-2015 12:54:51
j'ai voulu le contextualisé, en gros je dois résoudre l'équation suivant dans l'espace Rn :
Objectif de l'algo' : sortir un vecteur « Dummy » D ⃗ de Rm de sorte à minimiser ‖(D ) ⃗* M ⃗-T ⃗ ‖, avec comme contraintes :
-Toutes les composantes de D ⃗ doivent être positives
-Le nombre de composantes différentes de 0 de D ⃗ doit être borné (disons pas « k »)
#2 Entraide (supérieur) » Modélisation » 24-03-2015 10:13:32
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Bonjour à tous,
On se place dans un espace vectoriel Rn avec chacune des dimensions qui représente, soit la part de marché d'un segment (ici la marque) sur un cumul de périodes donné (n= nombre de marque), ou avec le détail période (n= nombre de marques x nombre de périodes).
Chacun des m magasins m ⃗_i est un vecteur sur cet espace vectoriel. (ensemble des vecteur =M ⃗, appartenant à Rm,n)
Sur ce même espace vectoriel Rn, nous avons également un vecteur T ⃗, « magasin target » , qui correspond à la data que nous avons reçue jusque maintenant
Objectif de l'algo' : sortir un vecteur « Dummy » D ⃗ de Rm de sorte à minimiser ‖(D ) ⃗* M ⃗-T ⃗ ‖, avec comme contraintes :
-Toutes les composantes de D ⃗ doivent être positives
-Le nombre de composantes différentes de 0 de D ⃗ doit être borné (disons pas « k »)
J'aimerais quelque piste pour m'aiguiller svp?
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